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这篇文章将为大家详细讲解有关 Hadoop2.6.0 上的 spark1.5.2 集群如何搭建，丸趣 TV 小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
一、Spark 安装前提
安装 Spark 之前需要先安装 Hadoop 集群，因为之前已经安装了 hadoop，所以我直接在之前的 hadoop 集群上安装 spark，但是因为机器内存不够，我只选择 master 以及 slave01 安装 spark 集群，而不要 slave02 了。
二、Spark 安装步骤：
1. 下载 scala-2.11.7.tgz
http://www.scala-lang.org/download/2.11.7.html
2. 下载 spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz(之前安装的 hadoop 是 2.6.0 的)
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.5.2/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz
3. 安装 Scala（在 master 上）：
mkdir /application/scala
cp /root/scala-2.11.7.tgz /application/scala/
cd /application/scala/
tar -zxvf scala-2.11.7.tgz
创建软链接：
ln -s /application/scala/scala-2.11.7 /application/scala/scala
修改环境变量，添加 SCALA_HOME，并修改 PATH 即可：
vi /etc/profile.d/java.sh
export SCALA_HOME=/application/scala/scala-2.11.7
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$PATH
使配置立即生效：
source /etc/profile
验证是否安装成功
scala –version
显示如下：
4. 将 /application/scala 从 master 复制到另外一台机器 slave01 上。
scp -r /application/scala root@slave01:/application/
5. 将 /etc/profile.d/java.sh 也复制到 slave01 上。
再在 slave01 上进行以下命令操作，使配置生效：
source /etc/profile
6. 安装 Spark（在 master 上）：
mkdir /application/spark
cp /root/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz /application/spark/
tar -zxvf spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz
修改环境变量：将 SPARK_HOME 添加进去，并修改 PATH 即可。
vi /etc/profile.d/java.sh
export SPARK_HOME=/application/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH
是配置立即生效：
source /etc/profile
7. 修改配置文件
7.1 修改 spark-env.sh 配置文件：
cd /application/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
在后面追加
###jdk dir
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
###scala dir
export SCALA_HOME=/application/scala/scala
###the ip of master node of spark
export SPARK_MASTER_IP=192.168.10.1
###the max memory size of worker
export SPARK_WORKER_MEMORY=512m
###hadoop configuration file dir
export HADOOP_CONF_DIR=/application/hadoop/hadoop/etc/hadoop
7.2 修改 slaves 文件
cp slaves.template slaves
vi slaves
添加如下（可能有默认 localhost，将其改成 master）：
master
slave01
8. 将 /application/spark 以及环境变量的配置文件复制到 slave01，并通过 source 命令将文件立即生效
scp -r /application/spark root@slave01:/application/
scp -r /etc/profile.d/java.sh root@slave01:/etc/profile.d/java.sh
修改所属组和用户
chown -R hadoop:hadoop /application/spark
9. 到此 Spark 集群搭建完毕。
10. 启动 Spark 集群：
启动 Spark 之前需要先将 hadoop 的 dfs 以及 yarn 启动。
/application/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh
启动所有服务之后，在命令行输入 jps，显示如下：
比 hadoop 集群启动时多了 Master 和 worker
输入如下命令
/application/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell.sh
出现 scala 时说明成功。
在浏览器中输入 192.168.10.1:8080 时，会看到如下图，有两个 Worker
在浏览器中输入 192.168.10.1:4040
出现如图：
三、运行实例 wordcount 实例：
scala var textcount=sc.textFile(hdfs://master:9000/data/words2).filter(line= line.contains( haha)).count()
显示结果如下：
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